一个更好的方法是，

import pandas as pd

myList = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
cleanList = pd.Series(myList).drop_duplicates().tolist()
print(cleanList)

#> [1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

秩序得以维持。

从列表中删除重复项的最佳方法是使用set()函数，该函数在python中可用，再次将该集合转换为列表

In [2]: some_list = ['a','a','v','v','v','c','c','d']
In [3]: list(set(some_list))
Out[3]: ['a', 'c', 'd', 'v']

也有使用Pandas和Numpy的解决方案。它们都返回numpy数组，所以如果你想要一个列表，你必须使用.tolist()函数。

t=['a','a','b','b','b','c','c','c']
t2= ['c','c','b','b','b','a','a','a']

熊猫的解决方案

唯一使用Pandas函数():

import pandas as pd
pd.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
pd.unique(t2).tolist()
>>>['c','b','a']

Numpy解决方案

使用numpy函数unique()。

import numpy as np
np.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
np.unique(t2).tolist()
>>>['a','b','c']

注意，numpy.unique()也对值进行排序。所以列表t2是有序返回的。如果你想保留顺序，可以这样回答:

_, idx = np.unique(t2, return_index=True)
t2[np.sort(idx)].tolist()
>>>['c','b','a']

与其他解决方案相比，该解决方案并不那么优雅，但是，与pandas.unique()相比，numpy.unique()还允许您检查嵌套数组在选定的轴上是否唯一。

在Python 2.7中，从可迭代对象中删除重复项同时保持其原始顺序的新方法是:

>>> from collections import OrderedDict
>>> list(OrderedDict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']

在Python 3.5中，OrderedDict有一个C实现。我的计时显示，这是Python 3.5的各种方法中最快和最短的。

在Python 3.6中，常规字典变得既有序又紧凑。(此特性适用于CPython和PyPy，但在其他实现中可能不存在)。这为我们提供了一种新的最快的方法，在保持秩序的同时减少数据:

>>> list(dict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']

在Python 3.7中，常规字典保证在所有实现中都是有序的。所以，最短最快的解决方案是:

>>> list(dict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']

为了完整起见，由于这是一个非常流行的问题，toolz库提供了一个独特的函数:

>>> tuple(unique((1, 2, 3)))
(1, 2, 3)
>>> tuple(unique((1, 2, 1, 3)))
(1, 2, 3)

很晚才回答。 如果你不关心列表顺序，你可以使用*arg扩展集唯一性来删除dupes，即:

l = [*{*l}]

Python3演示